package MapReduce.Combiner;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCountMain {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 1 获取Job
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        // 2 获取jar包路径
        job.setJarByClass(WordCountMain.class);

        // 3 关联Mapper和Reducer
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        // 4 设置map输出的K V类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 5 设置最终的输出K V类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 此处设置Conbiner类
        job.setCombinerClass(wordCountCombiner.class);
        /**
         * 由于这里的Combiner类与Reduce阶段的代码完全相同，所以可以不用写Combiner类
         * 直接再设置CombinerClass的时候讲WordCountReducer.class放进去一样能实现Combiner的效果
         * --job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
         */

        /**
         * 此处设置reduce个数为0，程序依然可以运行，但最终输出结果为map端输出的结果
         * --即不进行reduce聚合、不进行shuffle混洗、更不用说进行combiner合并操作
        **/
        // job.setNumReduceTasks(0);

        // 6 设置输入输出路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("D:\\中国科学院大学硕士\\学习类文件夹\\BigDataDev\\Input\\test.txt"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\中国科学院大学硕士\\学习类文件夹\\BigDataDev\\Output\\output7"));

        // 7 提交Job
        boolean waitForCompletion = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(waitForCompletion ? 0 : 1);
    }
}